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协同区域化与协同克立格法
文档格式:PDF 文档大小:603.76KB 文档页数:9
描述了协同区域化及协同区域化变量的概念,较详细地讨论了交叉矩及其性质(例如互协方差及互变异函数)。重点讨论了协同克立格法(包括协同克立格方程组及协同克立格方差等),给出了根据估计邻域内金和银的数据,并应用协同克立格法实例估计一个等估块段中金的平均含量
上海财经大学:《财务管理》课程教学资源(PPT电子教案)第四章 财务预测和预算
文档格式:PPT 文档大小:41.5KB 文档页数:11
第四章财务预测和预算 第一节财务预测 一、财务预测的意义 二、财务预测的步骤 (一)收集和整理资料 (二)销售预测 (三)估计需要的资产和负债的变化 (四)估计内部融资数额 (五)估计对外筹资的数额 三、财务预测的方法 财务预测的方法很多,一般可分为两大类即定性预测法和定量预测法
《低频电子线路》课程PPT教学课件:第十章 直流电源(1/2)
文档格式:PPT 文档大小:764KB 文档页数:14
1 直流稳压电源的组成及各部分的作用。 2 单相半波及单相桥式整流电路的分析和估。 3 电容滤波电路的分析和估算。 4 稳压管稳压电路的分析和限流电阻的估算
长安大学:《建筑技术经济学》课程教学资源(PPT课件)第六章 投资项目的财务评价
文档格式:PPT 文档大小:103.5KB 文档页数:13
第一节 概述 一、财务评价的概念及作用 二、财务评价的方法与步骤 第二节 投资估算 一、固定资产投资的估算 二、流动资金的估算 三、负债比率与财务风险 四、借款利息的计算 五、项目计算期、折旧及摊销费用预测
变异函数自动拟合初探
文档格式:PDF 文档大小:440.28KB 文档页数:6
克立格法是估计矿石储量的一种较新方法,目前使用该方法时,求实验变异函数及作克立格估值均可在电子计算机上自动进行,唯由实验变异函数拟合理论模型时还要依靠手工,它妨碍了由原始数据到储量估算整个过程的自动化。本文从变异函数的统计性质出发,探讨了变异函数的自动拟合问题,得到了一些初步的结果
《数据模型与决策》第五章 参数估计
文档格式:PPT 文档大小:579KB 文档页数:15
5.1点估计 5.2区间估计概述 5.3区间估计的例子 5.4小样本与T分布 5.5总体比率的估计 5.6样本容量的问题 5.7两正态总体问题 5.8抽样的方法
《试验设计与数据处理》课程教学资源(书籍文献)试验设计与数据处理PDF电子书(共十章)
文档格式:PDF 文档大小:4MB 文档页数:236
目录 绪论 试验设计与数据处理的概念和意义 试验设计与数据处理的发展和应用 试验设计与数据处理的基本概念 样本及其分布 总体与样本 石 样本分布函数与统计量 直方图和秩 抽样分布 参数估计与假设检验 概述 参数估计 参数的假设检验 正交试验设计的基本思想与正交表s 正交试验设计的基本思想 正交表的概念与类型 正交表的构造 正交试验设计的直观分析 单指标正交试验设计 多指标正交试验设计 混合型正交试验设计心 考虑交互作用的正交试验设计 试验设计的方差分析 概述 单因素试验的方差分析 正交试验设计方差分析的基本原理 相同水平正交试验设计的方差分析91 不同水平正交试验设计的方差分析 重复试验和重复取样的方差分析 正交试验设计的效应估计 正交试验设计中正交表的灵活运用 并列法 拟水平法 拟因素法 其它方法 SN比试验设计与产品三次设计简介 SN比及其应用 产品三次设计 一元线性回归分析 回归分析的基本概念 一元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 相关系数及其显著性检验 一元线性回归的方差分析 重复试验的方差分析 利用回归方程进行预报和控制 化非线性为线性回归 回归直线的简便求法 多元线性回归分析 多元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 多元线性回归的方差分析 逐步回归方法 回归正交设计 多项式回归与正交多项式
《实验数据处理方法》课程教学资源(PPT课件讲稿,统计学方法)第十一章 参数估计
文档格式:PPT 文档大小:187KB 文档页数:22
参数估计的内容: 1、点估计(Point Estination):估计未知参数的值 2、区间估计(Interval Estimation):估计未知参数的估计值的精确性和可靠性 0=θ+△ 本章介绍统计学中的参数估计的一些基本概念和方法
《计量经济学》单方程线性模型的区间估计 Interval Estimation of Multiple Linear Regression Model
文档格式:PPT 文档大小:259.5KB 文档页数:28
一、参数估计量的区间估计—不做介绍 二、预测值的区间估计
吉林大学:《数量经济软件选讲》课程教学资源(PPT课件讲稿)第13章 基本回归模型
文档格式:PPS 文档大小:284KB 文档页数:42
单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的
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